AI-driven konsultmatchning med privata embeddings

Hur en privat konsultmäklare använder Juice Factory AI för att bygga en helt GDPR-säker, AI-driven matchningsmotor — från rå uppdragsdata till precisionsrankade kandidatförslag.

Sammanfattning

Konsulthatten är en AI-driven privat konsultmäklare som automatiserar hela matchningskedjan mellan konsultuppdrag och kandidater. Genom att kombinera:

Strukturerad datainsamling av uppdrag
Embeddings för semantisk likhet
Matematisk vektormatchning
GDPR-säker inferensmodell från Juice Factory AI

kan plattformen leverera träffsäkra topp-50-matchningar på sekunder — utan att känslig data lämnar kontrollerad infrastruktur.

Utmaningen

Traditionell konsultmatchning är:

Manuell och tidskrävande
Beroende av fritext och subjektiv tolkning
Svår att skala
Riskabel ur GDPR-perspektiv när CV och profiler skickas till externa AI-tjänster

Konsulthatten behövde en lösning som kunde:

Förstå uppdrag semantiskt — inte bara via nyckelord
Matcha mot konsultprofiler matematiskt och reproducerbart
Rangordna kvalitet med språkförståelse
Köras i EU-baserad, dataskyddad AI-miljö

Lösningsarkitektur

Steg 1: Uppdragsscanning och normalisering

Plattformen scannar löpande konsultuppdrag från flera källor.

Data som extraheras och struktureras:

Teknikstack
Rollbeskrivning
Senioritetsnivå
Bransch
Krav vs meriterande
Plats / remote-grad
Kontraktslängd
Språkkrav

Texten normaliseras och förbereds för embedding.

Steg 2: Embeddings via Juice Factory

Varje uppdrag körs genom Juice Factory Embedding-tjänst.

Resultat:

Varje uppdrag → en högdimensionell vektorrepresentation
Semantisk mening bevaras
Teknik + roll + kontext vägs in
Lagras i vektordatabas inom kontrollerad miljö

Detta möjliggör matematisk likhetsmatchning — inte bara textjämförelse.

Steg 3: Konsultprofil → samma embedding-pipeline

När en konsult ansluter:

CV
Profiltext
Projektbeskrivningar
Kompetenslistor

→ körs genom exakt samma embedding-modell.

Detta är kritiskt: samma modell + samma pipeline = jämförbara vektorer.

Matematisk vektormatchning

Systemet gör nu:

profil_embedding × alla_uppdrag_embeddings

Likhetsmått (cosine similarity / dot product).

Output:

Topp-50 mest semantiskt lika uppdrag
Helt modell-agnostiskt
Extremt snabbt
Fullt reproducerbart

Detta steg är helt matematiskt — ingen LLM ännu.

AI-förfining med Juice Factory inferensmodell

Nu aktiveras Juice Factory AI-modellen — GDPR-säkert hostad.

Modellen får:

Konsultprofil (strukturerad + text)
Topp-50 uppdrag
Matchningskontext

Den gör:

Naturlig språkförståelse
Kravtolkning
Erfarenhetsvägning
Risk/fit-analys
Motivationsindikatorer
Semantiska gap-bedömningar

Output:

Rangordnad lista
Motivering per match
"Fit score"
Flaggor för styrkor / svagheter

GDPR och dataskydd

Detta var avgörande i arkitekturen.

Konsulthatten använder Juice Factory AI eftersom:

Inferens sker i kontrollerad EU-miljö
Inga profiler skickas till publika LLM-API:er
Embeddings behandlas som intern data
Inga träningsläckor
Inga tredjepartsmodeller tränas på kunddata
Isolerad inferensmiljö

Resultat: AI-driven matchning utan dataskyddsrisk.

Resultat

Efter införandet:

⏱ Matchningstid: timmar → sekunder
🎯 Relevans: kraftigt förbättrad topp-träffsäkerhet
📈 Skala: tusentals uppdrag parallellt
🔁 Reproducerbar ranking
🔒 GDPR-säker AI-användning
🤖 Mindre manuell screening

Juice Factory-värdet i detta användningsfall

Konsulthatten använder Juice Factory för tre kritiska lager:

Embeddings-infrastruktur

Konsekventa vektorer
Semantisk jämförbarhet

Privat AI-inferens

Språkförståelse
Ranking
Motiveringar

Dataskyddad drift

Ingen dataexfiltration
EU-säker AI-körning
Enterprise-redo

Nästa steg

Om du bygger liknande matchningssystem, innehållsrekommendationsmotorer eller semantiska söklösningar som kräver GDPR-efterlevnad, utforska hur privat AI-inferens kan ge dig de funktioner du behöver utan dataskyddsavvägningar.

Läs mer om att ersätta publika AI-leverantörer eller hur automationsarbetsflöden integreras med privat AI.